Angebote der SAPS
Zertifikat (6 LP/ECTS) — Blended Learning mit Präsenzphasen, 1920 €
Informatik und Mathematik, deutsch
Angewandte Statistik und prädiktive Methoden
Das Modul vermittelt Grundlagen statistischer Data Science. Dazu führt das Modul kurz in Grundbegriffe der Statistik wie Konfidenzintervalle und Hypothesentests ein und diskutiert anschließend lineare Modelle und die logistische Regression. Im weiteren Teil lernen Sie Methoden der angewandten Statistik kennen, die notwendig sind, um Prädiktionsmodelle unter statistischer Unsicherheit zu entwickeln und diese zu bewerten.
Präsenztermine:
- Freitag, 15. Mai 2026, 09:00 - 17:00 Uhr
- Freitag, 19. Juni 2026, 09:00 - 17:00 Uhr
- Freitag, 17. Juli 2026, 09:00 - 17:00 Uhr
Zertifikat (6 LP/ECTS) — Blended Learning mit Präsenzphasen, 1920 €
Informatik und Mathematik, deutsch
Mathematische Optimierung betrieblicher Prozesse
Welche Produkte in welchem Umfang soll ein Unternehmen wann produzieren, um gleichzeitig die Nachfrage zu befriedigen, die Produktionskapazitäten auszunutzen und den vorhandenen Lagerplatz einzuhalten? Wann soll welcher Produktionsauftrag auf welcher Maschine einer Fabrik ausgeführt werden, um die Produktionslinien optimal auszulasten? Wie sollten die unterschiedlich qualifizierten Mitarbeiter einer Beratung auf die anstehenden Projekte verteilt werden, um diese effizient zu bewältigen? Dies sind gängige Probleme, die oftmals im Firmenalltag von erfahrenen Planern von Hand gelöst werden. Die Komplexität dieser Probleme steigt jedoch gewöhnlich exponentiell, sodass die händische Planung langwierig wird und nur suboptimale Lösungen liefert. Hier setzt mathematische Optimierung an. Sie lernen in diesem Kurs, welche Möglichkeiten es gibt, Produktionsprozesse und Ressourceneinteilungen mathematisch zu modellieren, und welche Algorithmen geeignet sind, diese zu optimieren. Anhand realitätsnaher Beispiele werden Sie unter Einsatz von Python üben, die Theorie in Praxis umzusetzen.
Präsenztermine:
- Samstag, 16. Mai 2026, 09:30 - 17:30 Uhr
- Samstag, 13. Juni 2026, 09:30 - 17:30 Uhr
- Samstag, 11. Juli 2026, 09:30 - 17:30 Uhr
Zertifikat (3 LP/ECTS) — Blended Learning mit Präsenzphasen, 810 €
Informatik und Mathematik, Management und Wirtschaft, deutsch
Recht und Ethik in der IT
Das Modul behandelt die grundlegenden rechtlichen und ethischen Rahmenbedingungen zum Umgang mit personenbezogenen Daten im Unternehmen und weiteren Aspekten. Die Studierenden lernen einerseits die grundlegenden Begriffe, rechtlichen Regelungen sowie Hintergründe und Zusammenhänge des Datenschutzrechts kennen. Andererseits werden Frameworks und Tools bereit gestellt, um allgemeinere ethische Fragen in den Blick zu bekommen und praktisch angehen zu können. Im Rahmen der rechtsbezogenen Übungen werden spezifische Verarbeitungssituationen und deren rechtliche Behandlung diskutiert. Im Rahmen der ethikbezogenen Übungen wird entweder ein Fallbeispiel anhand des VCIO-Modells oder eine Methode aus dem Ansatz der Socio-Technical Integration Research (STIR) zur Entscheidungsfindung durchgespielt. Die Studierenden sind nach erfolgreicher Absolvierung für datenschutzrelevante Fragestellungen sensibilisiert und in der Lage grundlegende Fragestellungen zu Verarbeitungssituationen und weiteren Vorgängen im Unternehmen zu beurteilen sowie anhand der gesetzlichen Regelungen und ethischen Ansätze eigene Lösungen zu erarbeiten.
Termine:
- Montag, 28. April 2025, 18:00 - 20:00 Uhr, virtueller Kick-Off Ethik
- Samstag, 21. Juni 2025, ca. 08:30 - 17:00 Uhr
- Samstag, 26. Juli 2025, ca. 09:00 - 17:00 Uhr, Abschluss mit Klausur
Zertifikat (6 LP/ECTS) — Blended Learning mit Präsenzphasen, 1620 €
Management und Wirtschaft, Informatik und Mathematik, deutsch
Management digitaler Plattformen
Digitale Plattformen verändern von Grund auf das unternehmerische Handeln, indem sie eine neue Ebene des Wettbewerbs und der Wertschöpfung etablieren. Führende digitale Plattformen erwirtschaften deutlich höhere Umsätze und Gewinne als wichtige deutsche DAX-Konzerne. Eine solche Veränderung stellt für Unternehmen ohne plattformbasierte Geschäftsmodelle eine Bedrohung ihrer Wertschöpfung und ihrer Wettbewerbsfähigkeit dar. Der Aufbau und die Nutzung digitaler Plattformen ist folglich eine Top-Priorität von einer Vielzahl von Unternehmen in so unterschiedlichen Branchen wie Maschinenbau, Handel, Automobilbau und dem Finanzsektor. Die grundlegende, aber nicht triviale Frage, lautet bei diesen Überlegungen: Aufbau einer eigenen digitalen Plattform oder Nutzung einer bestehenden? Je nach Antwort stellen sich dem Management spezifische weiterführende Fragen, nach Skalierungsstrategien, Pricing-Varianten oder Lock-In-Effekten. Im Modul „Management digitaler Plattformen“ werden den Teilnehmern die Arten und Charakteristika von digitalen Plattformen vermittelt. Auf Basis anschaulicher Fallstudien werden wesentliche Managementaspekte analysiert und Lösungsmöglichkeiten erarbeitet. Teilnehmer sollen in die Lage versetzt werden, die wesentlichen Fragestellungen rund um das Management digitaler Plattformen selbständig beantworten zu können, um somit die Chancen der Plattformökonomie optimal nutzen zu können.
Termine:
- Mittwoch, 13. Mai 2026, 09:00 - 17:00 Uhr, Präsenz
- Mittwoch, 8. Juli 2026, 09:00 - 17:00 Uhr, Präsenz
Klausur:
- Freitag, 31. Juli 2026, geschlossen
- Freitag, 18. September 2026, Ersatz
Zertifikat (6 LP/ECTS) — Blended Learning, 1020 €
Management und Wirtschaft, Informatik und Mathematik, deutsch
Projektarbeit Aktuarwissenschaften
Lernziele
Die Studierenden sind in der Lage:- ein wissenschaftliches Thema aus dem Fachgebiet der Aktuarwissenschaften selbständig zu erarbeiten
- eine eigene Literaturrecherche durchzuführen
- das eigene Thema und deren Umsetzung in Form eines Handouts darzustellen und zu kommunizieren
- eigene Ergebnisse adressatengerecht zu präsentieren und kritisch zu diskutieren
Zertifikat (6 LP/ECTS) — Blended Learning mit Präsenzphasen, 1290 €
Psychologie und Pädagogik, Informatik und Mathematik, deutsch
Digitales Lehren und Lernen
E-Learning gehört zu den typischen Lernsettings unserer Zeit. Doch anders als in der Präsenzlehre, ergeben sich im digitalen Kontext andere Herausforderungen beim Lehren und Lernen. Wie kann man mithilfe von E-Learning Inhalte vermitteln und die Teilnehmer aktivieren, obwohl sie räumlich und zeitlich häufig voneinander getrennt lernen? Im Modul „Digitales Lehren und Lernen“ werden Sie die grundlegenden Konzepte von digitaler Lehre kennen lernen: Von der Planung eines E-Learning Konzepts bis hin zum digitalen Prüfen. Außerdem lernen Sie, die Teilnehmer in E-Learning Kursen optimal zu betreuen und zu begleiten, indem Sie sich mit den Schwierigkeiten und Herausforderungen befassen, die sich beim E-Learning ergeben können. Nützliche Tools, Apps und verschiedene digitale Lehrformate wie beispielsweise Blended Learning und Flipped Classroom werden thematisiert und geben Anregung zur Gestaltung von E-Learning Materialien. Wenn Sie selbst für E-Learning Angebote verantwortlich sind und ein Konzept entwickeln oder Teilnehmer optimal begleiten möchten, dann kann Ihnen dieses Modul die relevanten Kompetenzen hierfür vermitteln. Das Modul gehört zum berufsbegleitenden Masterstudiengang „Instruktionsdesign“, der sich mit allen Aspekten des Lehrens und Lernens durch mediale Instruktion beschäftigt. Der Studiengang der Universität Ulm vereint alle dazu notwendigen Kompetenzen in Psychologie, Pädagogik, Informatik, Wirtschaftswissenschaften sowie Statistik und Forschungsmethoden. Der Fokus liegt dabei auf der Gestaltung von Weiterbildungs- oder Online-Lernangeboten.
Start
- Das Modul wird erst wieder zum Wintersemester 2026/27 angeboten.
Zertifikat (3 LP/ECTS) — Blended Learning mit Präsenzphasen, 810 €
Informatik und Mathematik, Management und Wirtschaft, deutsch
Grundlagen des maschinellen Lernens mit Python
In diesem Modul erlernen die TeilnehmerInnen grundlegende Methoden des maschinellen Lernens und deren Anwendung in Python. Das Modul vermittelt theoretische Grundlagen zu Algorithmen des überwachten und unüberwachten Lernens und verzahnt diese stets mit der Anwendung in Python auf Basis realer Datensätze. Da der Einsatz maschineller Lernverfahren weitreichende Implikationen haben kann, liegt ein besonderes Augenmerk auf der korrekten Evaluation der Modelle und Einordnung der Ergebnisse. Das Modul beinhaltet einen festen wöchentlichen Online-Termin am Dienstagabend, jeweils von 19:00 - 20:30 Uhr.
Online-Termine:
- 17./24./31. März 2026
- 1./8./14./21./28. April 2026
- 5./12./19. Mai 2026
- Pause wegen Pfingsten 26.5. und 2.6.
- 9./16./23. Juni 2026
- 30. Juni und 7. Juli 2026, Projekte und am 14. Juli 2026 (und ggf. 21. Juli 2026) Präsentationen
Zertifikat (6 LP/ECTS) — Blended Learning mit Präsenzphasen, 1290 €
Informatik und Mathematik, Ingenieurwissenschaften, englisch
Design of Embedded Real-Time Systems
Even if you cannot see them - embedded systems are everywhere. Very often, the only time that we take notice of them is when they no longer function properly. All of a sudden, the expensive new car refuses to go any further. Doors in the shopping mall no longer open or close at closing time. The barrier in the parking garage remains closed. The smart phone cannot login at the network. Not only can certain bugs take away comfortable functions, incorrectly designed systems can be extremely dangerous and become very expensive. For example, there were certain incidents when rockets that had expensive satellites on board had to be blown up because they lost their intended trajectories and became a threat. One of the most expensive mistakes throughout the history of embedded systems was the explosion of an "Ariane" rocket in 1996. The damage, which reached 370 million dollars, was caused by an overflow of a register. This was the outcome of the fact that Ariane 5 accelerated more quickly than the predecessor Ariane 4. Embedded Systems became so complex during the course of the last decades that methods of computer-assisted design have to be applied. This module deals with the building of models and the analysis of embedded systems, focusing on the design of a uniform model for event-driven real-time systems.
Introductory session:
- Friday, 17 October 2025, 12:00–14:00 (hybrid)
Additional sessions:
- Friday, 30 January 2026, 09:30–18:00 (hybrid)
- Saturday, 31 January 2026, 09:30–18:00 (hybrid)
Zertifikat (9 LP/ECTS) — Blended Learning, 1440 €
Management und Wirtschaft, Informatik und Mathematik, deutsch
Angewandte Stochastik
Grundlage der meisten aktuariellen Anwendungen und Kalkulationen ist ein wahrscheinlichkeitstheoretisches Modell. In diesem Modul werden die stochastischen Grundlagen für viele dieser Modelle vorgestellt und gleichzeitig die statistischen Methoden für die Bestimmung notwendiger Parameter und die Überprüfung der gewählten Modelle behandelt. Bestandteil des Moduls ist außerdem die Anwendung der erlernten Methoden im Versicherungskontext, etwa bei Credibility-Verfahren oder zur Bestimmung biometrischer Rechnungsgrundlagen. Das Modul eignet sich zur Einarbeitung in die Thematik sowie zur Vorbereitung auf die entsprechende DAV-Grundwissenprüfung. Kurs-Beginn:
- Dezember 2026
- Der Klausurtermin wird zeitnah festgelegt.
Zertifikat (6 LP/ECTS) — Blended Learning mit Präsenzphasen, 1920 €
Informatik und Mathematik, deutsch
Numerische Methoden für Data Science
Durch das Wachstum an Datenvolumen stehen Unternehmen vor der Herausforderung, diese extrem großen Datenmengen ("Big Data") speichern und analysieren zu können. Dies ist entscheidend, um sie für weitere Prozesse zu verwenden. Herkömmliche algorithmische Methoden, die alle Daten betrachten, sind entweder nicht mehr anwendbar oder benötigen zu lange Rechenzeiten. In diesem Modul werden Sie numerische Methoden, Verfahren und Algorithmen kennenlernen, die auch für große Datenmengen noch effizient arbeiten und so erlauben, aus größeren Datenmengen Muster zu erkennen und wichtige Informationen zu extrahieren.
Präsenztermine:
- Freitag, 17. Oktober 2025, 9:00 - 17:00 Uhr
- Freitag, 21. November 2025, 9:00 - 17:00 Uhr
- Samstag, 6. Dezemeber 2025, 9:00 - 17:00 Uhr
- Freitag, 9. Januar 2026, 9:00 - 17:00 Uhr
Klausur:
- wird noch bekannt gegeben
Zertifikat (6 LP/ECTS) — Blended Learning mit Präsenzphasen, 1290 €
Ingenieurwissenschaften, Informatik und Mathematik, englisch
Wireless Sensor Networks
Students will be able to explain the essential requirements and unique challenges of wireless ad hoc networking. They will be able to identify and explain differences in classical wired networks. Given specific application requirements, students will be able to design simple examples of wireless sensor network systems and construct and evaluate these systems. In particular, students will be able to select existing routing and data dissemination strategies and adapt or extend them to suit specific scenarios. They will describe state-of-the-art wireless sensor network research and seminal research cases. Using the acquired methods, students will independently analyse new literature in subdomains that are not covered in the lectures. They will explain fundamental concepts of security and privacy protection in WSNs, select appropriate protection mechanisms, and integrate them in system architectures.
Zertifikat (6 LP/ECTS) — Blended Learning
Informatik und Mathematik, Ingenieurwissenschaften, Management und Wirtschaft, Medizin, Naturwissenschaften, Psychologie und Pädagogik, deutsch
DAS-Abschlussarbeit
Die meisten der Diploma of Advanced Studies schließen mit einer DAS-Abschlussarbeit ab. Die Studierenden erweitern im Rahmen dieses Moduls die Fähigkeit, ein Thema aus der aktuellen Forschung unter Beachtung wissenschaftlicher Kriterien selbständig zu erarbeiten und darüber hinaus eigene Lösungsansätze zu entwickeln. Über die Ergebnisse erstellt die/der Studierende eine wissenschaftliche Arbeit. Bei Interesse an diesem Modul wenden Sie sich bitte an den jeweiligen Studiengangkoordinator.
Lernziele
Die Studierenden sind in der Lage:- ein wissenschaftliches Thema aus dem Fachgebiet der Aktuarwissenschaften selbständig zu erarbeiten
- eine eigene Literaturrecherche durchzuführen
- das eigene Thema und deren Umsetzung in Form eines Handouts darzustellen und zu kommunizieren
- eigene Ergebnisse adressatengerecht zu präsentieren und kritisch zu diskutieren
Zertifikat (6 LP/ECTS) — Blended Learning mit Präsenzphasen, 1620 €
Informatik und Mathematik, deutsch
Data & Process Mining
Die Teilnehmer erhalten fundierte Einblicke in grundlegende Methoden, Verfahren und Konzepte des Data und Process Mining. Sie können diese, unterstützt durch Softwarewerkzeuge, auf gegebene Aufgabenstellungen anwenden und ihre Analyseergebnisse angemessen präsentieren und visualisieren.
Präsenztermine:
- Donnerstag, 28. Mai 2026, 09:00 - 17:00 Uhr
- Freitag, 29. Mai 2026, 09:00 - 17:00 Uhr
- Donnerstag, 2. Juli 2026, 09:00 - 17:00 Uhr
- Freitag, 3. Juli 2026, 09:00 - 17:00 Uhr
Zertifikat (3 LP/ECTS) — Blended Learning mit Präsenzphasen, 135 €
Informatik und Mathematik, deutsch, englisch
Vertiefungskurs Mathematik - Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung
Der "Vertiefungskurs Mathematik – Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung" vermittelt den Studierenden vertiefende Kenntnisse zu Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung und soll ihnen dadurch den Einstieg in das berufsbegleitende Studium bzw. den studienbedingten Wechsel von einer Hochschule an eine Universität erleichtern. Nach Abschluss des Kurses haben die Studierenden einen Überblick über die Theorie der Integralrechnung und den Grundlagen der elementaren Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik. Zusätzlich sind die Studierenden nach Abschluss des Kurses geübt im Umgang mit Zufallsstichproben, Schätzverfahren für Parameter und Hypothesentests. Auf Basis dieses Einführungsmoduls sind die Teilnehmer/Innen in der Lage weiterführende, mathematisch orientierte Veranstaltungen zu besuchen.
Zeitplan
Woche 1: 04.05. - 10.05.2026- Integralrechnung
- Grundlangen der Wahrscheinlichkeitsrechnung (Teil 1)
- Online-Seminar zu Übungsblatt "Integralrechnung"
- Grundlagen der Wahrscheinlichkeitsrechnung (Teil 2)
- Online-Seminar zu Übungsblatt "Grundlagen der Wahrscheinlichkeitsrechnung (Teil 1)"
- Statistik
- Online-Seminar zu Übungsblatt "Grundlagen der Wahrscheinlichkeitsrechnung (Teil 2)"
- Online-Seminar zu Übungsblatt "Statistik"
Zertifikat (4 LP/ECTS) — Blended Learning mit Präsenzphasen, 180 €
Informatik und Mathematik, deutsch, englisch
Grundlagen der Mathematik
Der Einführungskurs “Grundlagen der Mathematik” vermittelt den Studierenden Grundkenntnisse der höheren Mathematik und soll ihnen dadurch den Einstieg in das berufsbegleitende Studium bzw. den studienbedingten Wechsel von einer Hochschule an eine Universität erleichtern. Nach Abschluss des Kurses haben die Studierenden einen Überblick über die wichtigsten Themengebiete der Analysis und Linearen Algebra. Insbesondere beherrschen die Studierenden elementare Beweistechniken und sind mit den grundlegenden Begriffen der Mengenlehre, Vektorräumen und Matrizen vertraut. Zusätzlich haben die Studierenden einen Überblick über die Eigenschaften, die eine Funktion charakterisieren, hierzu zählen vor allem die Stetigkeit und Differenzierbarkeit einer Funktion. Außerdem machen sich die Studierenden mit den Definitionen der Konvergenz für Folgen und Reihen und dem Rechnen mit Grenzwerten vertraut. Auf Basis dieses Einführungsmoduls sind die Teilnehmer/Innen in der Lage weiterführende, mathematisch orientierte Veranstaltungen zu besuchen.
Zeitplan
Woche 1: 23.03. - 29.03.2026- Elementare Beweistechniken
- Mengenlehre
- Vektorräume
- Online-Seminar zu Übungsblatt 1 und Übungsblatt 2
- Matrizen
- Online-Seminar zu Übungsblatt 3
- Folgen und Reihen
- Online-Seminar zu Übungsblatt 4
- Funktionen
- Online-Seminar zu Übungsblatt 5
- Online-Seminar zu Übungsblatt 6
Zertifikat (12 LP/ECTS) — Blended Learning, 1500 €
Informatik und Mathematik, deutsch
Aktuarwissenschaften: Vorbereitungskurs für die mathematische Zulassungsprüfung der DAV
Bei den Lernzielen der DAV zur mathematischen Zulassungsprüfung steht einleitend: „Das durch die Eingangsprüfung in Mathematik geprüfte Wissen ist nicht gleichwertig mit den Anforderungen der Zulassungsordnung nach Absatz 2, Satz 1, Abschnitt a). Vielmehr soll durch die Eingangsprüfung in Mathematik der Nachweis geführt werden, dass der (die ) Bewerber(in) über ein solides mathematisches Wissen verfügt, komplexe mathematische Zusammenhänge erfassen und korrekt wiedergeben kann, ein gutes Abstrahierungsvermögen besitzt und in der Lage ist, für praktische Fragestellungen eine mathematische Lösung zu finden. Das geprüfte Wissen soll eine ausreichende Basis bieten, die mathematischen Anforderungen der DAV bzgl. Aus- und Weiterbildung selbständig zu erfüllen.“ Entsprechend eignen sich die Teilnehmenden in diesem Kurs das mathematische Grundwissen, die mathematischen Techniken in Linearer Algebra und Analysis an, welches für die Ausbildung zum Aktuar-DAV und die berufliche Praxis benötigt werden.
Kursbeginn
- Montag, 11. Mai 2026
Begrüßungsveranstaltung
- Dienstag, 12. Mai 2026, 18:00 Uhr
Zertifikat (9 LP/ECTS) — Blended Learning, 1440 €
Management und Wirtschaft, Informatik und Mathematik, deutsch
Finanzmathematik und Risikobewertung
Die Bewertung und Steuerung von Aktienportfolios, derivativen Finanzinstrumenten (z.B. Optionen, Swaps) und strukturierten Produkten steht im Mittelpunkt der Finanzmathematik. Dazu werden verschiedene Modelle (Markowitz, CAPM, Zinsstruktur, Black-Scholes, Binomial) einschließlich der notwendigen mathematischen Voraussetzungen untersucht und auf Beispiele angewendet. Die Absolventen können grundlegende Prinzipien und Techniken der Finanzmathematik verstehen und anwenden. Sie sind in der Lage finanzmathematische Fragestellungen zu bearbeiten und elementare Probleme zu lösen. Sie lernen die zugrundeliegenden probabilistischen Techniken und Resultate kennen und vertiefen diese. Das Modul eignet sich zur Einarbeitung in die Thematik sowie zur Vorbereitung auf die entsprechende DAV-Grundwissenprüfung. Kursbeginn:
- Mai 2026
- auf Anfrage beim Studiengangkoordinator Ralf Boenke
Zertifikat (3 LP/ECTS) — Blended Learning mit Präsenzphasen, 810 €
Informatik und Mathematik, Management und Wirtschaft, deutsch
Einführung in die Programmierung mit Python für Data Science
In diesem Modul erlernen die TeilnehmerInnen grundlegende Programmierkenntnisse in Python. Der Fokus der Programmiertätigkeit liegt dabei immer auf dem Anwendungsgebiet der Data Science. Dazu gehört das korrekte Einlesen, Verarbeiten und Bereinigen von Daten genauso, wie die Erstellung von Aggregationsanalysen und Visualisierungen. Alle Lerninhalte des Moduls werden praxisnah mit Übungen auf Basis realer Datensätze vermittelt. Das Modul findet vom 01.10.2026 - 31.03.2027 statt und beinhaltet einen festen wöchentlichen Online-Termin am Dienstagabend, jeweils von 19:00 - 20:30 Uhr.
Zertifikat (6 LP/ECTS) — Blended Learning mit Präsenzphasen, 1290 €
Psychologie und Pädagogik, Informatik und Mathematik, deutsch
Technische Grundlagen der Medienentwicklung
Für Gestalter von oder Verantwortliche für Weiterbildungs- oder Online-Lernangeboten ist ein grundlegendes Wissen darüber, wie verschiedene Medientypen aufgenommen bzw. erzeugt, verarbeitet, gespeichert, präsentiert und zu einer mediengestützten Benutzungsschnittstelle kombiniert werden, essenziell. Weiterhin ist ein grundlegendes Verständnis der Mensch-Computer-Interaktion für den Entwurf, die Gestaltung und die Evaluation von interaktiven Lehr- und Lernanwendungen notwendig, um effektive, effiziente und zufriedenstellende Benutzungsschnittstellen entwickeln zu können. Das hierfür benötigte Grundlagenwissen sowie einen Einblick in die praktische Umsetzung werden im Rahmen des Moduls „Technische Grundlagen der Medienentwicklung“ vermittelt. Das Modul gehört zum berufsbegleitenden Masterstudiengang „Instruktionsdesign“, der sich mit allen Aspekten des Lehrens und Lernens durch mediale Instruktion beschäftigt. Der Studiengang der Universität Ulm vereint alle dazu notwendigen Kompetenzen in Psychologie, Pädagogik, Informatik, Wirtschaftswissenschaften sowie Statistik und Forschungsmethoden. Der Fokus liegt dabei auf der Gestaltung von Weiterbildungs- oder Online-Lernangeboten.
Start
- Einführung in die Lernplattform über Videokonferenz, Dozent Steffen Moser
- Kickoff über Videokonferenz am Freitag, 24. April 2026 von 09:00 - 10:30 Uhr
Online-Präsenztermine
- Donnerstag, 16. Juli 2026, 14:00 - 17:00 Uhr
- Freitag, 17. Juli 2026, 09:00 - 18:00 Uhr
Zertifikat (3 LP/ECTS) — Blended Learning mit Präsenzphasen, 135 €
Informatik und Mathematik, deutsch, englisch
Vertiefungskurs Mathematik - Differentialgleichungen, Taylorentwicklung und Integraltransformation
Der "Vertiefungskurs Mathematik – Differentialgleichungen, Taylorentwicklung und Integraltransformation" vermittelt den Studierenden vertiefende Kenntnisse zu Differentialgleichungen, Taylorentwicklung und Integraltransformation und soll ihnen dadurch den Einstieg in das berufsbegleitende Studium bzw. den studienbedingten Wechsel von einer Hochschule an eine Universität erleichtern. Nach Abschluss des Kurses haben die Studierenden einen Überblick über die Theorien der Taylorentwicklung und Taylorreihen, der Integraltransformation und der Integralrechnung. Zusätzlich sind die Studierenden nach Abschluss in der Lage, gegebene Differentialgleichungen zu charakterisieren und in Spezialfällen deren Lösung zu berechnen. Auf Basis dieses Einführungsmoduls sind die Teilnehmer/Innen in der Lage weiterführende, mathematisch orientierte Veranstaltungen zu besuchen.
Zeitplan
Woche 1: 04.05. - 10.05.2026- Taylorentwicklung und Taylorreihen
- Integralrechnung
- Online-Seminar zu Übungsblatt "Taylorentwicklung & Taylorreihen"
- Integraltransformation
- Online-Seminar zu Übungsblatt "Integralrechnung"
- Gewöhnliche Differentialgleichungen
- Online-Seminar zu Übungsblatt "Integraltransformationen"
- Online-Seminar zu Übungsblatt "Gewöhnliche Differentialgleichungen"
Zertifikat (6 LP/ECTS) — Blended Learning mit Präsenzphasen, 1290 €
Psychologie und Pädagogik, Informatik und Mathematik, deutsch
Einführung in die Forschungsmethoden und Evaluation
Als Gestalter oder Verantwortlicher von Weiterbildungs- oder Online-Lernangeboten ist es wichtig, über grundlegende Kenntnisse und Fertigkeiten in Forschungsmethoden und Statistik zu verfügen, um neueste wissenschaftliche Studien zu verstehen und diese Erkenntnisse auch langfristig in die Weiterbildung einbinden zu können. Als Veranstalter muss man zudem in der Lage sein, kleinere empirische Arbeiten selbst durchzuführen, um beispielsweise Bedarfe von Weiterbildung, Eigenschaften potentieller Teilnehmer und vor allem den Erfolg der entwickelten Maßnahmen zu erfassen. Im Modul „Einführung in die Forschungsmethoden und Evaluation“ werden hierzu forschungsmethodische und basale statistische Grundlagen vermittelt.
Start
- Das Modul wird voraussichtlich im Wintersemester 2026/27 erneut angeboten. Bei Fragen können Sie gerne auf uns zukommen.
Zertifikat (3 LP/ECTS) — Blended Learning mit Präsenzphasen, 810 €
Management und Wirtschaft, Informatik und Mathematik, deutsch
Technologieakzeptanz im Zeitalter der Digitalisierung
Im Modul „Technologieakzeptanz im Zeitalter der Digitalisierung“ werden den Teilnehmern zunächst Grundlagen der Technologieakzeptanz sowie relevante Technologien vermittelt. Auf Basis anschaulicher Fallstudien werden wesentliche Einflussfaktoren sowie Maßnahmen zur Steigerung der Technologieakzeptanz erarbeitet. Die Teilnehmer sollen in die Lage versetzt werden, die wesentlichen Fragestellungen rund um das Phänomen der Technologieakzeptanz selbstständig beantworten zu können, um somit die Chancen der technologischen Neuerungen optimal nutzen zu können. Termine:
- Das Modul wird im SoSe 2026 nicht angeboten.
Zertifikat (6 LP/ECTS) — Blended Learning mit Präsenzphasen, 1620 €
Management und Wirtschaft, Informatik und Mathematik, deutsch
Business Analytics
Durch die fortschreitende Digitalisierung der Wirtschaft stehen Unternehmen eine Vielzahl von Daten zur Verfügung. Die Herkunft dieser Daten ist vielfältig. So werden bspw. im Zuge von „Industrie 4.0“ Produktionsmaschinen mit immer mehr Sensoren ausgestattet, die fortwährend Prozessdaten liefern. Aber auch neuartige unternehmensexterne Datenquellen, wie Social Media Plattformen, rücken in zunehmenden Maße in den Fokus von Unternehmen. Die Frage ist allerdings, wie aus der Datenflut, die auch oftmals als „Big Data“ bezeichnet wird, sinnvolles betriebswirtschaftliches Wissen extrahiert werden kann. Wissen, das zu besseren Entscheidungen, besseren Produkten und neuartigen Services führen soll. Eine konkrete Antwort erhalten Sie im Modul „Grundlagen Business Analytics“. Im Modul „Business Analytics“ werden den Teilnehmern die Funktion, der Aufbau und die Instrumente des Business-Analytics-Prozesses vermittelt. Durch anschauliche Fallstudien, Übungen und interaktive Elemente werden die Teilnehmer zudem in die Lage versetzt, diese Kenntnisse in realen Situationen anzuwenden. Business Analytics verwendet Methoden der Mathematik und der Informatik, um die zur Verfügung stehenden Daten in sinnvolle betriebswirtschaftliche Entscheidungen zu überführen. Eine zentrale Fähigkeit in Zeiten von „Industrie 4.0“ und „Big Data“.
Online-Auftakt:
- Dienstag, 14. Oktober 2025
Präsenztermine:
- Donnerstag, 23. Oktober 2025, 09:00 - 17:00 Uhr
- Freitag, 24. Oktober 2025, 09:00 - 17:00 Uhr
- Donnerstag, 4. Dezember 2025, 09:00 - 17:00 Uhr
- Freitag, 5. Dezember 2025, 09:00 - 17:00 Uhr
Online-Fragestunde:
- Montag, 19. Januar 2026
Klausur:
- Freitag, 23. Januar 2026
- Freitag, 20. Februar 2026
Zertifikat (6 LP/ECTS) — Blended Learning mit Präsenzphasen, 1620 €
Management und Wirtschaft, Informatik und Mathematik, deutsch
Digitale Geschäftsmodelle
Die zunehmende Digitalisierung führt einerseits zu erhöhtem Wettbewerb von Unternehmen, andererseits bietet die technologische Veränderung auch die Grundlage für neue, digitale Geschäftsmodelle. Im Modul „Digitale Geschäftsmodelle“ werden den Teilnehmenden vier besonders relevante digitale Geschäftsmodelle vermittelt: Digitale Plattformen, Smart Services, Digital Add-on und Everything-as-Service.
Online-Auftakt:
- Dienstag, 14. Oktober 2025
Präsenztermine:
- Freitag, 28. November 2025, 09:00 - 17:00 Uhr
- Donnerstag, 8. Januar 2026, 09:00 - 17:00 Uhr
Online-Fragestunde:
- Montag, 2. Februar 2026
Klausur:
- Freitag, 6. Februar 2026
- Freitag, 27. Februar 2026 (geschlossene Prüfung)